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由虚拟现实延伸出来的增强现实(augmented reality, AR)技术已逐渐发展成为一门独立系统的学科。三维注册是实现AR的关键，它决定了虚拟目标如何准确地与真实场景进行结合。传统注册方法大多通过在真实环境中摆放人工标识来完成三维注册，这限制了AR的应用范围。因此，研究在自然特征的条件下实现注册的技术和方法具有重要意义。
本研究基于自然特征的增强现实注册的新方法，结合使用计算机图形、图像等领域的相关技术基础。主要工作包括：首先，针对传统三维注册方法耗时较长、误差较大等限制增强现实技术被广泛应用的因素，提出了一种基于自然特征的实时增强现实注册预处理方法，它包括初始帧注册和跟踪注册两部分。其中，利用SURF(speeded up robust feature)特征点检测算法代替传统的SIFT(seale-invariant feature transform)算法，使运算速度有明显提升。同时，为了避免每一帧都进行特征点检测从而提高注册效率，使用L-K(Lucas-Kanade)光流算法对上一个阶段检测到的特征进行跟踪，在获得匹配特征点对的基础上使用随机抽样一致性算法(random sample consensus，RANSAC)算法求解图像平面与景物平面的单应矩阵为后续的注册实现做准备。实验结果表明本文三维注册预处理方法能满足增强现实实时性的要求。其次，在注册预处理算法的基础上，本文研究了整体注册过程的实现。为了计算出虚拟物体在真实场景图像中的应有位置，通过透视变换的原理，利用实时图像与真实景物模版之间的单应性，求解出每帧场景图像对应的摄像机投影关系，实现了基于自然特征的注册。同时，为了避免单应矩阵计算过程中的累计误差问题，采用每隔数帧重新检测特征点的机制来保证注册的稳定性。实验结果表明本文的三维注册算法具有较高的鲁棒性。最后，在本文提出的注册预处理算法和整体注册算法基础上，开发了一个基于自然特征的三维注册原型系统。针对光照变化、尺度变化、旋转与遮挡等条件，对本原型系统的注册效果进行了测试。结果表明，利用本系统可以方便地演示AR注册原理，并能够在此系统基础上继续开发扩展的AR应用。